Sådan bruges Python til søgemaskineoptimering - Semalt Expert



Brug af Python til SEO kan være en fantastisk måde at give dit websted de funktioner, det har brug for, mens du stadig optimerer det til søgemaskiner. Er du interesseret i at udforske Pythons muligheder på dit websted? Her er nogle nybegyndervenlige måder at forstå, hvordan Python fungerer, og hvordan det kan bruges til automatiseringsteknisk SEO og dataanalysearbejde.

Da vi først begyndte at bruge Python, fandt vi, at vores eksperter brugte det oftere og oftere, og med hver ny anvendelse kom en ny oplevelse og en bedre forståelse af programmeringssprog. Dette har hjulpet os med at niveauere vores portefølje, og vi er blevet bedre som SEO-professionelle.

Vores evne til at håndtere vores klients Python-behov spænder fra temmelig tekniske opgaver såsom at evaluere, hvordan elementer såsom ordoptælling og statuskoder har gennemgået ændringer over tid. Vi kan også tage os af mere avancerede opgaver, såsom analyse af intern sammenkædning og logfiler.

Vi har også været i stand til at bruge Python til:
  • Arbejder med meget store bits datasæt.
  • At arbejde med filer, der normalt går ned i Excel eller filer, kræver kompleks analyse for at udtrække meningsfuld indsigt.

Hvordan har vi været i stand til at bruge Python til at forbedre vores SEO-ydeevne?

Når vi bruger Python til SEO, har vi beføjelse på flere måder. Det er takket være dets funktion, der giver brugerne mulighed for at automatisere gentagne funktioner på lavt niveau, der normalt tager lang tid at gennemføre.

Ved at bruge denne Python har vi mere tid og energi til at bruge på andet vigtigt strategisk arbejde og optimere andre bestræbelser, der er umulige at automatisere.

Det giver os mulighed for at arbejde bedre med store klumper af data, hvilket gør det lettere at nå frem til bedre datadrevne beslutninger, som giver værdifuldt afkast i vores verdener, og vores kunder går hjem tilfredse med vores indsats.

For at sikkerhedskopiere, hvor effektiv Python kan være, blev en undersøgelse udført af McKinsey Global Institue, og den fandt ud af, at datadrevne organisationer var 23 gange mere tilbøjelige til at erhverve kunder. De vil sandsynligvis beholde kunder, der klikker på deres hjemmeside seks gange mere end almindelige websteder. Du får fordel af alle disse ved at bruge Python.

Brug af Python er også nyttigt til sikkerhedskopiering af ideer eller strategier, vi måtte have for at forbedre dit websted. Det er muligt, fordi vi kvantificerer det med de data, vi allerede har, og bruger det til at træffe de bedste beslutninger. Vi opretholder også vores kraftudnyttelse, når vi prøver at gennemføre disse ideer.

Hvordan tilføjer vi Python til vores SEO-arbejdsgang?

Vi bruger Python i vores arbejdsgang ved to primære metoder:
  1. Vi overvejer, hvad der kan automatiseres, og lægger særlig vægt på denne faktor, når vi udfører vanskelige opgaver.
  2. Vi identificerer eventuelle huller i vores analysearbejde, når det er i gang eller ved en afsluttet analyse.
Vi opdagede, at en anden bruger skulle lære Python at være afhængig af de data, du i øjeblikket har adgang til eller udtræder værdifuld indsigt. Denne metode har hjulpet flere af vores eksperter med at lære mange ting, vi vil diskutere i denne artikel.

Du skal forstå, at vi lærte Python som en ekstra fordel, ikke fordi det er nødvendigt for at blive en SEO-pro.

Hvordan kan jeg lære Python?

Hvis du håber at få de bedste resultater ved at bruge denne artikel som en guide til at lære Python, er der nogle materialer, du skal have ved hånden:
  • Nogle data fra et websted.
  • Et integreret udviklingsmiljø at køre din kode på. Da vi først startede, brugte vi Google Colab og Juster Notebook.
  • Et åbent sind. Vi mener, at vores tankegang hjalp langt med at gøre os så gode med Python. Vi var ikke bange for at lave fejl eller skrive den forkerte kode. Enhver fejl er en mulighed for at lære på en måde, som du aldrig kan glemme. Med en fejl kommer du i gang med problemet og finder ud af måder at løse det på. Dette spiller en stor rolle i, hvad vi gør som SEO-professionelle.

Besøg biblioteker

Da vi begyndte at lære Python, var vi almindelige besøgende på biblioteker både online og lokalt. Biblioteket er et godt udgangspunkt. Der er flere biblioteker, du kan tjekke ud, men tre biblioteker skiller sig ud, når det kommer til at lære dig de vigtige ting. De er:

Pandaer

Dette er et Python-bibliotek, der bruges til at arbejde på borddata. Dette muliggør databehandling på højt niveau, hvor DataFrame er nøgledatastrukturen.

DataFrame er i det væsentlige et regneark på Panda. Dens funktioner er dog ikke begrænset til at udmærke sig med rækker og bytegrænser. Det er også meget hurtigere og mere effektivt sammenlignet med Microsoft Excel.

Anmodninger

En anmodning bruges til at foretage HTTP-anmodninger i Python. Det gør brug af forskellige metoder såsom GET og POST, når man fremsætter en anmodning, og til sidst bliver resultatet gemt i Python. Brugere kan også bruge forskellige anmodninger som overskrifter, som viser nyttige oplysninger om indholdstiden og varigheden af ​​dens cache til at svare.

Smuk suppe

Det er også et bibliotek, der bruges til at udtrække data fra HTML- og XML-filer. Vi bruger dette hovedsageligt til skrotning på nettet, fordi det kan omdanne almindelige HTML-dokumenter til forskellige Python-objekter. Det er blevet brugt særskilt til at udtrække titlen på sider som et eksempel. Det kan også bruges til at udtrække href-links, der er på siden.

Segmentering af sider

Her grupperer du sider i kategorier baseret på deres URL-struktur eller sidetitel. Du starter med at bruge en simpel regex til at opdele webstedet og kategorisere det baseret på URL'en på hver side. Dernæst tilføjer vi en funktion, der løber gennem URL-listen, og tildeler en URL til en bestemt kategori, før vi tilføjer segmenter til en kolonne i DataFrame, hvor du finder den originale URL-liste.

Der er også en måde, hvorpå vi kan segmentere sider uden manuelt at oprette segmenterne. Ved at bruge URL-strukturen kan vi få fat i den mappe, der findes efter hoveddokumentet, og bruge den til at kategorisere hver URL. Dette vil stadig tilføje en ny kolonne til vores DataFrame med det engagerede segment.

Omdiriger relevans

Hvis vi ikke fandt ud af, at dette var muligt ved hjælp af Python, havde vi måske aldrig prøvet det. Efter migration efter tilføjelse af omdirigeringer så vi efter, om omdirigeringskortlægningen var nøjagtig. Vores test var afhængig af gennemgang af, om kategorien og dybden på hver side var ændret, eller om den forblev den samme.

Da vi gjorde dette, måtte vi foretage en gennemgang før og efter migrering af webstedet og segmentere hver side ved hjælp af dens URL-struktur, som vi nævnte tidligere. Efter dette var alt, hvad der var tilbage, at bruge nogle enkle sammenligningsoperatorer, der er indbygget i Python, der hjælper med at bestemme, om dybdekategorien for hver Python oplever ændringer.

Som et automatiseret script kørte det gennem hver URL for at afgøre, om kategorien eller dybden havde nogen indvirkning, og outputresultatet som en ny dataramme. Denne nye dataramme inkluderer yderligere kolonner, der vises sandt, når de matcher eller falsk, hvis de ikke matcher. Ligesom excel giver brug af Panda-biblioteket dig mulighed for at dreje data baseret på et indeks afledt af den originale DataFrame.

Intern linkanalyse

Det er vigtigt at køre intern linkanalyse for at identificere, hvilke sektioner af et websted der har flest links samt at opdage nye muligheder for at udvikle flere interne links på tværs af et websted. For at kunne udføre denne analyse er der behov for nogle af kolonnerne med data fra webcrawl. For eksempel kan du kræve eventuelle metrics, der viser link-ins og link-outs mellem sider på webstedet.

Som før bliver vi nødt til at segmentere disse data, så vi kan bestemme de forskellige kategorier på hjemmesiden. Det er også meget vigtigt, da det hjalp os, når vi analyserede linkene mellem disse sider.

Pivottabeller er nyttige under denne analyse, fordi de giver os mulighed for at dreje på kategorien for at få det nøjagtige antal interne links på hver side.

Med Python er vi også i stand til at udføre matematiske funktioner for at udlede summer og betydningen af ​​de numeriske data, vi har.

Logfilanalyse

En anden grund til, at Python er gavnligt, har at gøre med sin logfilanalyse. Nogle af de indsigter, vi kan hente, inkluderer identificerende områder på et websted, der bliver gennemsøgt mest af en Google-søgebot. Det bruges også til at overvåge ændringer i antallet af anmodninger over tid.

Logfilanalyse kan bruges til at se antallet af sider, der ikke kan indekseres eller brudte sider, der stadig får bot opmærksomhed for at løse crawlbudgetproblemer.

Den nemmeste måde at udføre en logfilanalyse på er at segmentere webadresserne på et websted baseret på dets paraplykategori. Vi bruger også pivottabeller til at generere et tal på den samlede mængde URL'er og det gennemsnitlige beløb for hvert segment.

Konklusion

Python har meget at tilbyde, og i de rigtige hænder er det en stærk allieret. Semalt og dets team af eksperter har stole på Python til særlige behov i årevis. Vi ved, hvordan vi får arbejdet gjort, og vores kunder har dette som en fordel. Du kan også blive klient i dag.